Los mallados de nanofibras de PVDF por la técnica de electrospinning (electroestirado) pueden ser de gran utilidad en diversas aplicaciones y han recientemente alcanzado la escala industrial para mascarillas contra el Covid19. Sin embargo, la optimización del proceso de fabricación, sigue siendo un asunto complejo de resolver.
El objetivo de este trabajo es hallar relaciones entre los parámetros del proceso de electroestirado de PVDF (features): concentración de polímero (c), ratio entre solventes (r), voltaje (V) y distancia aguja-colector (d), y la morfología del mallado (targets): el diámetro medio de los defectos o beads (DMB) y densidad de beads (DB) en las fibras. Para eso se desarrollaron y aplicaron algoritmos de Aprendizaje Automático (AA). A partir de las relaciones halladas, se buscó predecir la combinación de parámetros óptimos para obtener fibras sin defectos.